中国机械2020，Issue(1) ：98-99.

基于深度学习的目标检测框架综述

骆嘉 郭忠峰 王世杰 任仲伟
中国机械2020，Issue(1) ：98-99.
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基于深度学习的目标检测框架综述

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作者信息

  • 1. 沈阳工业大学(辽宁省智能制造与工业机器人重点实验室) 辽宁 沈阳 110870
  • 2. 贵州理工学院机械工程学院 贵州 贵阳 550003
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摘要

近10年来,深度学习成为了一个热门研究领域,广泛应用在自然语言处理、语音识别、机器视觉等方面.目标检测作为机器视觉中的一个重要分支,目前在无人驾驶、工业生产等方面已有了初步成果.本文主要对two-stage、one-stage和an-chor-free类代表性框架进行了详细的论述,总结分析了三大类框架的特点和优化策略,说明了anchor-free是今后的发展方向.

关键词

机器视觉/深度学习/目标检测框架/卷积神经网络

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基金项目

辽宁省教育厅项目(LQGD2017034)

出版年

2020
中国机械
中国工业报社

中国机械

ISSN：1003-0085
参考文献量2
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